文献类型： 中文期刊
作者： 姜敏 1 ; 沈一鸣 1 ; 张敬尧 1 ; 饶元 1 ; 董伟 1 ;
作者机构： 1.安徽农业大学信息与计算机学院;安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
关键词： 深度学习;水稻;病虫害识别;诊断
期刊名称： 洛阳理工学院学报(自然科学版)
ISSN： 1674-5043
年卷期： 2019 年 04 期
页码： 78-83
摘要： 病虫害是影响水稻等农作物产量的重要制约性因素。为探索基于深度学习的水稻病虫害诊断方法,采用图片尺寸归一化、截取感兴趣区域、病理分割3种预处理方式分别与Faster R-CNN Inception v2、SSD MobileNet v1两种深度学习目标检测预训练模型结合,在TensorFlow深度学习平台下进行水稻病虫害识别模型的训练和诊断效果测试。实验结果表明,6种条件下水稻病虫害识别准确率分别为99.65%、90.74%、92.60%、82.23%、65.74%和20.41%,其中采用归一化尺寸和Faster R-CNN模型时水稻病虫害识别准确率最高,且具有较低的训练时长,较适宜用于水稻病虫害诊断。
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